本书系统地论述基于深度学习的医学影像智能处理方法，包括低剂量医学CT影像的智能去噪方法，以及医学影像中病灶的智能分割方法。主要内容包括基于深度学习的低剂量CT去噪方法研究进展、基于深度学习的肺部CT图像分割方法研究进展、基于多特征提取的低剂量CT图像去噪方法、基于U-Net和多注意力的低剂量CT图像去噪方法、基于CNN和Transformer的低剂量CT图像去噪方法、基于多层注意力机制U-Net的肺部CT图像分割网络、基于多尺度特征融合U-Net的皮肤病图像分割网络、基于迁移学习和U-Net的肺部CT图像分割方法、基于Transformer和U-Net的CT图像分割方法、基于Transformer和U-Net的CT图像分割方法等。全书内容是智能医学影像处理领域的新进展，也是近几年作者及其研究生团队在该领域研究工作的系统总结。本书可供学习、研究和应用医学图像智能处理方法的研究生、科研工作者和相关技术人员阅读参考。